Doruk, Reşat Özgür
Loading...
Profile URL
Name Variants
R.Ö.Doruk
Reşat Özgür Doruk
D.,Resat Ozgur
R. Ö. Doruk
R., Doruk
Doruk, Resat Ozgur
Doruk,R.O.
R.,Doruk
Doruk R.
D.,Reşat Özgür
özgür Doruk R.
Reşat Özgür, Doruk
R. O. Doruk
Özgür Doruk R.
R.O.Doruk
Doruk,R.Ö.
D., Reşat Özgür
D., Resat Ozgur
Resat Ozgur, Doruk
Doruk,Resat Ozgur
Doruk, Reşat Özgür
Doruk, R. Ozgur
Reşat Özgür Doruk
D.,Resat Ozgur
R. Ö. Doruk
R., Doruk
Doruk, Resat Ozgur
Doruk,R.O.
R.,Doruk
Doruk R.
D.,Reşat Özgür
özgür Doruk R.
Reşat Özgür, Doruk
R. O. Doruk
Özgür Doruk R.
R.O.Doruk
Doruk,R.Ö.
D., Reşat Özgür
D., Resat Ozgur
Resat Ozgur, Doruk
Doruk,Resat Ozgur
Doruk, Reşat Özgür
Doruk, R. Ozgur
Job Title
Profesör Doktor
Email Address
resat.doruk@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Electrical-Electronics Engineering
Status
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Sustainable Development Goals
1NO POVERTY
0
Research Products
2ZERO HUNGER
0
Research Products
3GOOD HEALTH AND WELL-BEING
0
Research Products
4QUALITY EDUCATION
0
Research Products
5GENDER EQUALITY
0
Research Products
6CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
7AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
1
Research Products
8DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
9INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
0
Research Products
10REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
11SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
0
Research Products
12RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
13CLIMATE ACTION
1
Research Products
14LIFE BELOW WATER
0
Research Products
15LIFE ON LAND
0
Research Products
16PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
17PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
Documents
20
Citations
87
Scholarly Output
35
Articles
17
Views / Downloads
191/2890
Supervised MSc Theses
11
Supervised PhD Theses
7
WoS Citation Count
46
Scopus Citation Count
55
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
1.31
Scopus Citations per Publication
1.57
Open Access Source
12
Supervised Theses
18
| Journal | Count |
|---|---|
| Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi | 3 |
| Computer Methods and Programs in Biomedicine | 2 |
| Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences | 2 |
| Journal of Biological Physics | 2 |
| Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi | 1 |
Current Page: 1 / 3
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
7 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 7 of 7
Doctoral Thesis Sinirsel ateşleme verisinden fitzhugh-nagumo noron modelinin parametre kestirimi(2020) Abosharb, Laıla; Doruk, Reşat ÖzgürBu tezde Fitzhugh-Nagumo sinir h¨ucresi modellerinin parametrelerinin sinirsel ates¸leme verisinden kestirilebilmesine y¨onelik bir aras¸tırma yapılmaktadır. S¨oz konusu modelde girdi bir elektrik akımı olup uyaranı temsil etmekte olup c¸ıktı olarak ise ates¸leme hızı modelden alınmaktadır. Konvansiyonel sistem tanılama y¨ontemlerinde kars¸ılas¸ılan durumlardan farklı olarak elde edilen ¨olc¸ ¨umlerde s¨urekli ¨orneklenmis¸ bir veri (zar potansiyeli ya da ates¸leme hızı) s¨oz konusu de˘gildir. Tam tersine, sadece aksiyon potansiyeli zamanlarından olus¸an ayrık bir veri toplanmaktadır. Di˘ger ¨onemli bir ¨ozellik ise bu verilerin iyon kanallarının istatistiksel s¨urec¸leri nedeniyle rastgele olus¸udur. Varıs¸ rastgele s¨urec¸lerinin istatistiksel tanımlanabilirlikleri sayesinde model parametrelerinin kestirimi ic¸in olabilirlik fonksiyonlarının tanımı yapılabilmektedir. Benzetimler sırasında ya sinirsel ates¸leme zamanları modelin c¸ ¨oz¨um¨u yoluyla elde edilmeli ya da bir deneyden gerc¸ekc¸i veri toplanmalıdır. Algoritma sınanması amacıyla birinci y¨ontem tercih edilebilir. Burada parametreleri bilinen modelden elde edilen ates¸leme hızı verisi, homojen olmayan Poisson s¨ureci benzetimi yapılarak sinirsel ates¸leme verisine d¨on¨us¸t¨ur¨ul¨ur. S¨oz konusu benzetimlerde ¨onceden tanımlanmıs¸ bir uyaran profiline gereksinim vardır. Bu c¸alıs¸mada Fourier serisi bic¸iminde tanımlanmıs¸ uyaran profilleri s¨oz konusu olmaktadır. Ayrıca istatistiksel yeterlilik sa˘glanması ic¸in benzetimler c¸ok defa tekrarlanmaktadır. Bu is¸lem sırasında faz ac¸ıları rastgele atanarak benzetimlerin ba˘gımsızlıkları garanti altına alınmıs¸tır. Benzetimlerden elde edilen uyaran/cevap verisi yerel Bernoulli s¨urec¸lerinden t¨uretilmis¸ homojen olmayan Poisson olabilirlik fonksiyonları ¨uzerinden n¨oron parametrelerinin en y¨uksek olabilirlik kestirimi yapılmaktadır. Kestirimi yapılan parametrelerin ortalama de˘gerleri tablolar halinde, istatistiksel ¨ozelliklerinin de˘gis¸imi de grafikler halinde sunulmaktadır. S¨oz konusu grafikler kestirimin standart sapmalarının Fourier serisi uyaranın alt eleman sayısı, taban frekansı, genli˘gi ve ¨ornekleme (tekrarlanmıs¸ benzetim) sayısına kars¸ın de˘gis¸imini incelemektedir. T¨um bunların yanı sıra, gelis¸tirilen yaklas¸ımların performansını inceleyebilmek ic¸in dıs¸ kaynaklardan gerc¸ekc¸i uyaran/cevap verisi (g¨ok sineklerinin H1 g¨orme sisteminden alınmaktadır) alınmıs¸ ve gelis¸tirilen algoritmalar bu verilerle denenmis¸tir. Burada sineklerin g¨orme sistemleri renksiz g¨ur¨ult¨u bic¸iminde uyaranlarla 20 dakika boyunca uyarılmıs¸ ve sinirsel ates¸leme verileri toplanmıs¸tır. Bu deneme aynı zamanda Fourier serisi dıs¸ında bir uyaran ile c¸alıs¸abilme olana˘gı da sunmus¸tur. Bu ac¸ıdan algoritmaların daha genel bir testine de olanak sa˘glamıs¸tır. C¸ alıs¸mada kullanılan hesaplama ortamı MATLAB olup, en iyileme (optimizasyon) k¨ut¨uphanesinde bulunan fmincon beti˘gi olabilirlik kestiriminde kullanılmaktadır.Doctoral Thesis Sinaptik Olarak Kuple Edilmiş Hodgkin-huxley Nöronlarının Geri Beslemeli Denetimi(2021) Zargoun, Abobakar; Doruk, Reşat ÖzgürBir çift özdeş Hodgkin-Huxley nöron modeli, bir boşluk kavşağı (elektriksel sinaps) vasıtasıyla kuple edilmektedir. Bu nöronlar, harici bir akım tarafından uyarılırlar. Sistem doğrusal olmayan bir elektrik devresi, sinaptik boşluk ise bir elektriksel iletkenlik olarak modellenmektedir. Sistemin tamamı doğrusal olmayan çok girişli, çok çıkışlı (MIMO) bir yapı olarak karşımıza çıkar. Çatallanma teorisini ve MATLAB tabanlı MATCONT adlı paket yazılım kullanılmak suretiyle çatallanmaya yol açan nöron parametrelerini izlenmekte olup söz konusu koşullar belirlenerek kayıt altına alınmaktadır. Bu çalışmada küple edilmiş Hodgkin-Huxley modelinin parametreler, ve sinaptik iletkenliğin seçilen farklı değerleri için ayrı ayrı incelemeler yapılmıştır. Sinaptik iletkenliğin ve nöronların parametrelerinin değişik değerleri için çatallanmalar MATCONT kullanılarak incelenmiştir. Daha sonra, çatallanma olgusundan kaynaklı olduğu zar potansiyeli salınımlarını söndürmek için ikinci dereceden arındırma süzgeci tabanlı denetleyiciler kullanılmıştır. Bu denetleyici mevcut çatallanmaları kontrollü elektrik akımı uygulayarak denetim altına almaktadır. Döngünün tamamlanabilmesi için süzgeç çıkışının bir kazanç ile işlenmesi gerekmektedir. Bunun için izdüşümsel denetim yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntem tam durum geri beslemeli doğrusal karesel denetleyiciyi (LQR) süzgeç çıkışından geri besleme yaparak yaklaşık olarak elde etmeyi hedefler. Arındırma süzgeçleri yalnızca zar potansiyellerini işler ve izdüşümsel denetim süzgeç çıkışını bir kazanç yoluyla nörona bir akım enjeksiyonu olarak uygulanmasını sağlar.Doctoral Thesis Dikgen Frekans-bölmeli Çoğullama Sisteminin Tepe Ortalama Güç Oranını Ton Enjeksiyonu ile Benzetimsel Tavlama Algoritması Kullanarak Düşürülmesi ve Bir Yazılım Tanımlı Radyo Sistemi Üzerinde Uygulaması(2016) Özyurt, Erdem; Aydın, Ramazan; Doruk, Reşat ÖzgürDikgen frekans-bölmeli çoğullama (OFDM) popüler bir geniş-bant çok taşıyıcılı haberleşme tekniğidir; semboller arası ve taşıyıcılar arası girişime karşı dirençlidir, bununla birlikte işaretin yüksek Tepe Ortalama Güç Oranı'na (PAPR) sahip olması nedeniyle doğrusal olmayan bozulmalar sonucu sistem verimini düşürmektedir. Bu çalışmada, farklı ton sayılarına sahip işaretlerin PAPR değerini düşürmek için benzetimsel tavlama optimizasyon algoritması ile ton enjeksiyonu tekniği kullanılmıştır ve gerekli olan iterasyon sayısını azaltmak için iç eşik değeri kullanılmıştır. Benzetim sonuçları diğer teknikler ile karşılaştırılmış ve önerilen tekniğin OFDM sistemlerinin PAPR değerlerini düşürmek için kullanılabileceği görülmüştür. Tasarlanan sistem Yazılım Tanımlı Radyo (SDR) üzerinde uygulanmış ve ölçümler sonucunda doğrusal olmayan etkilerin azaltıldığı gösterilmiştir.Doctoral Thesis Farklı Derin Öğrenme Teknikleri ve Meta-sezgisel Algoritmalara Dayalı Tıbbi Veri Kümesi Sınıflandırması(2023) Kadhım, Yezı Alı; Mıshra, Alok; Doruk, Reşat ÖzgürTıp, bilgisayar bilimindeki ilerlemenin önemli ilerleme kaydettiği alanlardan biridir. Bilgisayarların Tıpta kullanımı kesinliği artırır ve veri işlemeyi ve teşhisi hızlandırır. Şu anda, derin öğrenme algoritmalarının önemli bir rol oynadığı çeşitli bilgisayar destekli teşhis sistemleri bulunmaktadır. Daha hassas ve daha hızlı sistemlere ihtiyaç vardır. Bilgisayar destekli teşhis (CAD), yıllar içinde teşhis tahmini için etkili ve doğru bir yöntem olduğunu kanıtlamıştır. Bu çalışma, teşhisi olabildiğince doğru bir şekilde gerçekleştirmek amacıyla otomatik bir CAD sisteminin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Derin öğrenme yöntemleri, tıbbi görüntü veri kümeleri üzerinde etkileyici sonuçlar üretebilmiştir. Bu tezde, iki farklı tıbbi veri kümesinden COVID-19, ve birkaç tıbbi veri seti tespitini kapsayacak şekilde en uygun özellikleri seçmek için meta-sezgisel yöntemin yardımıyla beyin tümörü. Birkaç önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağı (CNN) AlexNet, GoogleNet, ResNet 50 ve DenseNet 201'in ilk kombinasyonu, üç tür Meta-Sezgisel Algoritma Karınca Kolonisi Optimizasyon algoritması (ACO), Particle Swarm Optimization algoritması (PSO), ve Genetik Algoritma (GA). İkinci kombinasyon, verilerin orijinal performansını korurken veri kümesinin boyutunu küçültmeyi amaçlayan yenilikçi bir yöntem olan üç tür Meta-Sezgisel Algoritma ACO, PSO ve GA ile Otomatik kodlayıcıydı. Doğru bir teşhis gerçekleştirmek için meta-sezgisel algoritmalar ve denetimli makine öğrenimi algoritmaları ile birlikte derin öğrenme yöntemlerinin kullanılması. Özellik çıkarımı için önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağları (CNN'ler) veya otomatik kodlayıcı kullanılırken, özellik seçimi ACO veya PSO veya GA kullanılarak gerçekleştirilir. Karınca kolonisi optimizasyonu, veri miktarını azaltırken en iyi optimum özelliklerin aranmasına yardımcı olur. Son olarak, tanı tahmini (sınıflandırma), öğrenilebilir sınıflandırıcılar kullanılarak gerçekleştirilir. Özelliklerin çıkarılması ve seçilmesi için yeni çerçeve, derin öğrenme, otomatik kodlayıcı ve ACO'ya dayanmaktadır. Önerilen kombinasyonun performansı, iki tıbbi görüntü veri seti kullanılarak karar ağacı (DT), destek vektör makinesi (SVM), k-en yakın komşular (KNN), topluluk, Naive Bayes ve diskriminant gibi sınıflandırıcılarla değerlendirilir: göğüs röntgeni (COVID-19 ve beyin tümörlerinin varlığının tahmini için CXR) ve manyetik rezonans görüntüleme (MRI). Doğruluk, önerilen yaklaşımın performansını mevcut son teknoloji yöntemlerle karşılaştırmak için ana ölçü olarak kullanılır. Önerilen sistem, sırasıyla COVID-19 ve beyin tümörlerinin varlığını teşhis etmede diğer tüm yöntemleri geride bırakarak ortalama %99,61 ve %99,18 doğruluk elde ediyor. Elde edilen sonuçlara dayanarak, doktorların veya radyologların önerilen yaklaşımı COVID-19 hastalarının ve spesifik beyin tümörü olan hastaların teşhisinde güvenle kullanabilecekleri söylenebilir. Ayrıca bu tezde, farklı derin öğrenme tekniklerinin meta-sezgisel algoritma ile bir kombinasyonu, evrişimli sinir ağı veya otomatik kodlayıcı derin öğrenme yöntemlerinin her biri, iki farklı tıbbi veri setinden etkili özellikleri çıkarmak için uygulandı. Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması (PSO) tarafından elde edilen optimal özellikleri seçmek için meta-sezgisel yöntemin yardımıyla, yenilikçi bir yöntem olarak kabul edilen bu kombinasyon, verilerin orijinal performansını korurken veri kümesinin boyutunu küçültmeyi amaçlamaktadır. Kovid-19 veri seti, CNN-PSO-SVM kombinasyonu ile en yüksek doğruluğun %99,76 olduğunu ve ortak beyin tümörü veri seti için en yüksek doğruluk olarak %99,51'lik doğruluğun, otomatik kodlayıcı-PSO-KNN kombinasyon yöntemiyle elde edildiğini buldu. . Derin öğrenme yönteminin PSO özellik seçim algoritması ile kombinasyon modelinin, ACO algoritması ile aynı yönteme göre çok daha uzun zaman aldığını ve aynı zamanda PSO'nun doğruluğunun ACO doğruluğuna yakın olduğunu fark ettik.Doctoral Thesis 3B Medikal Görüntü İşleme İçin Derin Öğrenme Model Mimarisinin Geliştirmesi ve Analizi(2025) Yılmaz, Vadi Su; Doruk, Reşat Özgür; Tora, HakanGünümüzde medikal görüntü segmentasyonuna yönelik geliştirilen derin öğrenme modelleri, yüksek doğruluk sunmalarına rağmen; aşırı hesaplama maliyeti, karmaşık yapılar ve donanım bağımlılığı nedeniyle pratik kullanımda çeşitli sınırlılıklar barın-dırmaktadır. Bu doğrultuda, kullanıcı dostu, düşük donanım gereksinimiyle çalışabi-len, sade ancak derin yapıda, sınırlı veri setlerinde de etkili sonuçlar verebilen, genellenebilir ve güçlü mimarilere duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu tezde, herhangi bir fine-tuning veya dışsal optimizasyona ( pruning, quantization, attention vb.) ihtiyaç duymadan, yalnızca yapısal mimari iyileştirmelerle yüksek doğruluk elde eden donanım dostu bir 3B CNN modeli geliştirilmiştir. Model mimarisi kapsamlı biçimde ele alınmış; katman derinliği, filtre boyutu, kanal sayısı, aktivasyon ve normalizasyon sıralaması gibi birçok parametre sistematik olarak analiz edilmiştir. Farklı çekirdek boyutlarına sahip konvolüsyon filtreleri hem paralel yollarla aynı blok içinde, hem de ardışık katmanlar arasında dağıtılarak farklı mimari konfigürasyonlarla yapılandırılmıştır. Bu yapılarda tek ve çok katmanlı, simetrik ve asimetrik tasarımlar denenmiştir. Ayrıca model tasarımı sürecinde NAS (Neural Architecture Search) yöntemi uygulanmış; elde edilen mimari varyantlar performans açısından değerlendirilmiştir. Geliştirilen model, klasik U-Net'e kıyasla eğitim süresini 2.5 ila 10 kat arasında kısaltmış, FLOPs değerini yaklaşık yarı yarıya düşürmüş ve benzer Dice Benzerlik Katsayısı (DSC) ile segmentasyon doğruluğunu korumayı başarmıştır. Ayrıca yapılan analizlerde, FLOPs'un gerçek zamanlı performansı belirlemede tek başına yeterli bir ölçüt olmadığı ortaya konmuştur. Bu tez kapsamında yürütülen çalışmalar, yalnızca mimari düzeyde gerçekleştirilen iyileştirmelerle yüksek doğruluk ve donanım verimliliğine ulaşılabileceğini göstermekte; geliştirilen yapının sade fakat derin mimarisi-yle genellenebilirliği, sınırlı veri setlerinde başarımı ve hangi mimari parametrelerin modele belirgin katkı sağladığı detaylı biçimde ortaya konmuştur.Doctoral Thesis Manipulandumun Dinamik Çözümü, Empedans Kontrolcü Tasarımı ve Protatiplenmesi(2024) Yıldıran, Yaşar; Doruk, Reşat Özgür; Arıkan, Kutluk BilgeBu tezde, insanın üst koluyla etkileşime giren manipulandumun dinamik çözümünü, kontrolcü tasarımını, model simülasyonunu ve simülasyon sonuçlarını açıklamaktadır. Bu alandaki manipulandum tasarımı, insanın motor öğrenme becerilerini anlamak için insan-makine etkileşimi deneylerinde kullanılmaktadır. Tıp alanında deney konusu ele alınırken, uygun manipulandum tasarımı mühendislik alanının konusudur. Bu makalede cihazın mühendislik özellikleri değerlendirilmiş, matematiksel modeli elde edilmiş, dinamik model simülasyonu yapılmış ve kontrol elemanları incelenmiş ancak bu cihazın tıp bilimine hizmet eden deneysel kullanımı bu bağlamda ele alınmamıştır. Manipulandum için konsept tasarım yapılmış ve buna göre kinematik model oluşturularak manipulandumun hareket parametreleri elde edilmiştir. Euler Lagrange Metodu (ELM) ile elde edilen dinamik model, Simulink ortamında Simulink Simscape Multibody (SSM) ile elde edilen sistem modeli ile karşılaştırılmış; Model parametrelerinin (sürtünme katsayıları, eylemsizlik momenti vb.) tutarlılığı karşılıklı olarak kontrol edilmiştir. İnsan-manipulandum etkileşimi için empedans kontrolcüsü tasarlanmıştır. Kontrolörcünün her iki dinamik model üzerindeki başarısı incelenerek sonuçlar değerlendirilmiştir.Anlamlı bir konum ve kuvvet kontrolü elde edebilmek için eyleyicilerin modele uyguladığı torklar ile uç efektöre uygulanan kuvvet arasında orantılı bir büyüklük ilişkisi olması gerektiği anlaşılmaktadır. Bu çalışma kapsamında manipulandum dinamik modelleri, empedans denetleyici ve bunların simülasyonlarının tamamlanmasının yanı sıra tez kapsamında manipulandum prototipi de gerçekleştirilmiştir. Prototipten beklentiler büyük ölçüde karşılanmıştır.Doctoral Thesis Duyarga Nöronları için Poisson Ateşleme Süreç Verisinden Model Kestirimi(2022) Al-akam, Mohammed; Doruk, Reşat ÖzgürBu tezde, uyarıcı-yatıştırıcı nitelikteki bir nöron modelinin ateşleme verisinden kestirimine dayanan hesaplamalı ve teorik bir çalışma sunulmaktadır. Söz konusu çalışma, daha önceki bir çalışmada olduğu gibi gerçekçi bir veri kümesinden (Diptera sineğinin görsel H1 nöronları) alınan uyaran ve ilgili cevap kayıtları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. En yüksek olabilirlik, bu tezde kullanılan sinir ağı modelinin parametre tahminini yürütmek için kullanılan yöntemdir. Bu veriler, istatistiksel bilgi içeriğini artırmak için yapılan tekrarlamalı benzetimlerde kullanılabilmek amacıyla alt bölümlere ayrılmıştır. 20 dakikalık bir uyaran-tepki veri kaydı olduğu için bu kayıt segmentlere ayrılmış ve her bir segment birbirinden bağımsız bir veri kümesini temsil eder. Nöron modeli için parametrelerin gerçek değerleri kestirilemediğinden, bu gerçek değerleri kullanarak üretilen sentetik veri kümeleri bu araştırmada nöron dinamikleri tarafından kullanılamayacaktır. Bu gerçeğe dayanarak yapılan kestirimlerin doğruluğunu istatistiki olarak sınayabilmek için iki örnek Kolmogorov-Smirnov testi kullanılmıştır.. Bu test, model yanıtlarına ek olarak kaydedilen iki ateşleme zaman aralığı verileri arasında bir karşılaştırma yapmak için uygulanmıştır. Sonuçların tahmini ve analizi grafiksel olarak sunulacak ve ayrıca tablo şeklinde listelenecektir. Ayrıca, bu araştırmanın değiştirilmiş bir Fitzhugh-Nagumo modeli kullandığı önceki araştırmalarla bir karşılaştırma yapılmıştır.